终端角度约束制导及制导控制一体化方法综述

针对制导武器终端角度约束下的制导方法和制导控制一体化方法进行综述。首先，对比分析了几种典型的终端角度约束定义，针对二维、三维交战场景构建了面向终端角度约束的制导及制导控制一体化设计的状态空间模型；其次，针对终端角度约束下的制导方法以及制导控制一体化设计方法进行分类、归纳总结与对比；最后，针对终端角度约束制导和制导控制一体化设计中存在的多约束落角控制、信息估计、落角范围估计、协同制导等问题进行了展望。     

攻击角度约束下的分布式强化学习制导方法

为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差，设计了一种新的奖励函数，使导弹在满足视场角约束的同时，视线角向期望值收敛。此外，为了增强强化学习模型的泛化能力，提出了一种分布式探索策略，提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比，所提制导方法的攻击角度误差更小，收敛速度更快。     

Integrated guidance and control for damping augmented system via convex optimization

In this paper, an integrated guidance and control approach is presented to improve the performance of the missile interception. The approach includes damping augmented system with attitude rate feedback to decrease the oscillation during the homing phase for missiles with low damping. In addition, physical constraints, which can affect the performance of the missile interception, such as acceleration limit, seeker’s look angle, and look angle rate constraints are considered.The integrated guidan...     

考虑约束的高超声速飞行器制导与控制一体化设计

针对高超声速飞行器上升段飞行过程中强耦合、强非线性同时要求满足过程约束的特点，提出了一种结合级联控制方法和控制障碍函数的新型三维制导控制一体化算法。首先通过对速度子系统设计控制障碍函数约束算法来满足飞行器的过程约束要求，然后利用反步法、动态逆控制方法设计其余子系统的控制器，两者共同组成制导控制一体化控制器。考虑到飞行器在上升过程中容易遭遇阵风扰动的问题，设计非线性干扰观测器以增强算法的鲁棒性。最后通过李雅普诺夫函数证明了系统的稳定性，并且通过仿真验证了该新算法能够在满足高超声速飞行器上升段过程约束的同时，实现飞行器的三维跟踪控制。     

Robust spline-line energy management guidance algorithm with multiple constraints and uncertainties for solid rocket ascending

For the solid rocket with depletion shutdown system, effective energy management is significant to meet terminal constraints by exhausting excess energy. Several traditional energy management algorithms cannot satisfy the altitude constraint and path constraints are not sufficiently considered. The velocity adjustment capability of these algorithms is limited and the uncertainties are not considered. Based on the on-line programming of velocity capability curve, Spline-Line Energy Management(SLE...     

自动飞行模式转换逻辑的形式化建模与验证

自动飞行控制系统（Automatic flight control system,AFCS）是现代飞机中重要的安全关键系统之一，飞行引导控制系统（Flight guidance control system,FGCS）是其重要的组成部分。FGCS中的飞行模式有数十种，模式转换逻辑十分复杂，在各个模式间转换时易出现模式混淆等问题，难以对其安全性和正确性进行验证。而利用计算机科学中的形式化方法，通过对安全关键系统进行形式化建模和验证，可以提高系统的正确性和安全性。本文以典型FGCS中的自动飞行模式转换逻辑作为研究对象，采用自主研制的软件工具ART(Avionics requirement tool)对其进行形式化建模与验证，并与Matlab/Simulink中的Design Verifier工具进行了验证能力和效率的对比分析。实例研究结果表明，采用形式化方法对FGCS的自动飞行模式转换逻辑进行建模、验证可行，所研制的软件平台具有更完善的验证能力和更好的验证效率。     

集群编队条件下通导一体高精度时间同步方法

针对集群编队条件下对高精度时间同步的需求，对通导一体高精度时间同步方法进行了研究，将卫星导航系统与数据链系统进行深度融合，提出了动基座条件下基于卫星导航载波差分算法的节点间高精度时间同步算法。该算法通过协同时间驯服的方式来抑制两次定位间隔间受钟漂影响导致的节点间时间同步误差发散以及节点间时钟修正不同步导致的时间同步误差，提升了编队组网条件下节点间的时间同步精度。最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明，时空同步精度可以达到1ns，可有力支撑未来集群编队作战、高精度协同探测、高精度协同制导等典型场景下对节点间高精度时间同步的需求。     

基于强化学习的多无人机避碰计算制导方法

针对大量固定翼无人机在有限空域内的协同避碰问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算制导方法。首先,将避碰制导过程抽象为序列决策问题,通过马尔可夫博弈理论对其进行数学描述。然后提出了一种基于深度神经网络技术的自主避碰制导决策方法,该网络使用改进的Actor-Critic模型进行训练,设计了实现该方法的机器学习架构,并给出了相关神经网络结构和机间协调机制。最后建立了一个实体数量可变的飞行场景模拟器,在其中进行"集中训练"和"分布执行"。为了验证算法的性能,在高航路密度场景中进行了仿真实验。仿真结果表明,提出的在线计算制导方法能够有效地降低多无人机在飞行过程中的碰撞概率,且对高航路密度场景具有很好的适应性。     

拦截大气层内机动目标的深度强化学习制导律

针对大气层内高速机动目标的拦截问题，提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的深度强化学习制导律，它直接将交战状态信息映射为拦截弹的指令加速度，是一种端到端、无模型的制导策略。首先，将攻防双方的交战运动学模型描述为适用于深度强化学习算法的马尔科夫决策过程，之后通过合理地设计算法训练所需的交战场景、动作空间、状态空间和网络结构，并引入奖励函数整形和状态随机初始化，构建了完整的深度强化学习制导算法。仿真结果表明：与比例导引和增强比例导引两种方案相比，深度强化学习制导策略在脱靶量更小的同时能够降低对中制导精度的要求；具有良好的鲁棒性和泛化能力，并且计算负担较小,具备在弹载计算机上运行的条件。     

多弹最优协同诱导突防制导律

针对多弹协同突防问题提出了一种最优协同诱导突防制导律，基于诱导碰撞策略实现有效突防。首先构建了多弹协同对抗非线性模型，并基于零控脱靶量和零控碰撞角进行线性化。然后考虑拦截弹和进攻弹均为二阶驾驶仪动力学特性条件下，将各拦截弹碰撞距离和拦截弹碰撞角扩展到状态方程中，并利用状态转移矩阵降低状态方程维度。在此基础上,设计包含碰撞角约束的快收敛扩展性能指标函数，采用碰撞时间匹配策略推导出多弹最优协同诱导解析制导律的一般形式，并给出2枚进攻弹对2枚拦截弹典型场景下的突防制导律。最后通过典型场景仿真验证了最优协同诱导突防制导律的有效性。